BP神经网络在台风路径预报中的应用

利用前馈型BP神经网络模型,对发生于中国沿海的热带气旋的移动路径进行了预报应用研究.根据中国<台风年鉴>发布的每个台风过程记录,对预报试验的台风个例分别选取了经度、纬度、中心气压和最大风速等81个因子,由多元回归选取了其中相关性好的因子,进行网络的学习训练,在获取前24h间隔6h的4次台风信息的基础上,用来预报了台风未来24h,48h和72h的短期路径变化.将该方法预报结果与CLIPER模式预报结果进行了比较,结果表明,BP神经网络模式的预报精度比CLIPER模式的高.     

条件数在台风移动路径预报中的应用

以1960-2001年41年中每年7月份西行进入南海海域的台风样本为基础，综合考虑台风移动路径的气候持续因子和数值预报产品的物理量场因子，运用条件数方法选取因子并建立回归方程，进行了台风路径的预报建模研究。由于采用条件数计算分析方法可以有效减少和控制自变量之间的复共线性关系，因此，所建立的台风移动路径模型具有较好的预报效果，24小时的预报误差仅为136．29km。另外，还进一步将该预报方法与国内外普遍采用的气候持续法台风移动路径预报方法进行了对比分析，结果表明，该方法的预报精度要高于气候持续法。     

基于小程序的海洋牧场台风灾害预警预报服务

台风多要素信息及灾情状况是海洋牧场各方急切想掌握的,而应用于海洋牧场灾害预警专报服务还未见报道,基于此开发了海洋牧场台风灾害预警预报服务小程序.结合wx.request请求获取第三方要素数据与自建云数据库访问灾情数据.搭建海洋牧场台风灾害预警预报服务的层次结构体系构架,推出海洋牧场气象要素预警预报、海洋牧场水文要素预警...     

基于灾害复杂网络的深圳台风灾害链风险分析

台风灾害是影响我国沿海地区最严重的自然灾害之一,为了更加科学地认识台风灾害引发的各类风险与影响,把握台风灾害演化的路径及其防控重点,该文提出一种基于灾害复杂网络进行风险分析的方法。基于1980—2020年间对深圳市造成影响的台风灾害,将灾害事件作为网络节点,事件关联关系为网络连接边,构建深圳市台风灾害复杂网络。引入复杂网络特征参数,构造台风灾害演化网络的节点综合重要度和连接边脆弱度。基于灾害事件发生概率和风险减缓因子构建了深圳市台风灾害链风险评价模型,对深圳市台风灾害演化过程中较为典型的灾害链条风险值进行了定量的评估。结果表明,该方法能够识别出台风灾害网络中的重要环节,得到风险较高的灾害演化链条,为防灾减灾提供参考。     

改进的物元可拓模型在台风灾害预评估中的应用

以数值天气预报产品为信息源,选择降水量、降水强度、最大风速、经济易损性作为评价因子,建立了可拓模型,并进行了台风灾前的灾害预测性评估。针对物元可拓法在台风灾害预评估应用中的不足之处(当待评估的数据超出某一指标评价指标范围,其关联度函数就会出现无法计算的情况),对原有模型中经典域的量值作规格化处理和改变关联度计算,以海南岛的台风历史灾害数据为基础,建立了新的评估模型,并将GIS与评估模型结合开展实例应用,结果表明:该方法是可行性。     

台风灾害气象指数保险相关技术方法初探

气象指数灾害保险是目前全球范围内广泛研究的一种风险转移工具,它可以克服传统的自然灾害保险的局限性,在农业保险领域应用前景广阔。以福建省连江县为例,依据连江县台风灾害及台风活动特征,将能够对连江县造成一定损失的台风分成分别以大风、大雨和大风雨为主导的3类。结合连江站相关气象数据及概率分布建立了广义的台风灾害气象指数,最后构建了保险赔付路线图,以供有关部门参考。     

广西沿海台风灾害风险评估初探

分析了广西沿海台风灾害危险度的影响因素，并用打分法给沿海１６个区段划分了台风灾害风险等级。最后探讨了台风风险评估与沿海地区经济发展的关系．     

中国泥石流监测预报研究现状与展望

论述了中国泥石流监测预报研究已取得的成就,分析了目前泥石流监测预报中存在的问题,提出了泥石流灾害监测预报系统的结构模型。     

海洋灾害系统研究及预测预报

海洋灾害研究是一个庞大的系统工程,其研究领域绝不能局限于海洋,应该从地球整体乃至包括整个地球的宇宙空间去认识海洋灾害的发生、发展机制、各种灾害类型在全球变化中的位置,进而最大限度地达到预测、预报、预防的目的。     

基于综合灾害风险防范模式的台风灾害防御效益评价研究初探

以综合灾害风险防范模式作为理论基础,从中国气象防灾减灾工作机制的特点出发,结合当前的社会学和经济学研究方法,构建包含气象服务水平评价、灾害防御行为评价的防灾减灾综合效益评价指标体系,涵盖从前期预报预警,到后期灾害应对的3个一级指标,8个二级指标和17个三级指标;并基于社会学调查的技术方法,实时跟踪2017-2018年登...     

人工神经元网络在事故应急对策中的应用

本文简述了人工神经元网络的结构及其特征。介绍了人工神经元网络BP算法在大型炼油厂灾害、事故防治对策中的应用,并以停水、停电为例进行了仿真运算。结果表明,采用人工神经元网络做出的决策符合实际情况和人的思维逻辑,可克服传统专家系统的某些不足,具有一定的实用价值。     

基于神经网络的煤矿底板突水预测

阐述了运用人工神经网络建立煤矿底板突水预测模型的思路与方法,并以山东国家庄煤矿为例,对该方法的合理性和准确性进行了验证．研究表明,利用人工神经网络建立非线性系统的预测模型,具有自学习、自适应、精度高等显著优点．     

神经网络及其在水库调洪演算中的应用

结合洪水灾害管理的特点建立了水库调洪演算的人工神经网络模型，阐述了其基本原理及算法，并结合某水库调洪演算实例说明了其应用。     

应用人工神经网络方法对海水入侵危害程度划区分类

本文将目前信息处理系统中最有效的人工神经网络方法,应用于海水入侵地区,对其危害程度进行划区分类,提出了解题原理,步骤和计算方法,丰富了对海水入侵现象的研究手段。在莱州市滨海地区的计算表明,该方法是可行的。     

基于遥感的洪水灾害承灾体神经网络的提取方法探讨

洪水灾害承文体信息的快速获取是洪水灾害评估的基础．卫星遥感所获得的遥感图象包含了有关该承灾体的空间分布信息．常规目视解译难以快速并准确地从遥感图象中提取这些信息．神经网络技术的发展为解决这一问题提供了新的工具．本文阐这了将神经网络用于从遥感图象中自动提取洪水灾害承文体的空间分布信息的基本原理和方法,并结合实例说明了这种方法的有效性     

灾害系统分类初探

本文在分析目前灾害分类中存在问题的基础上,以系统方法为指导,从地球表层系统出发,论述了灾害分类应考虑的五条原则,提出了一个采用同一、多级分类标志的新的灾害的系统分类,把各种灾害类型予以按某种标志划分明确的种类,使之能适应当前和一段时期灾害类型发展的需要,希望初步解决以往灾害分类中的不足之处。     

基于遗传算法的洪水灾情评估神经网络模型探讨

洪水灾情评估实际上是一种模式识别问题,而人工神经网络模型具有逼近有界闭子集上任意非线性映射的特性,且模型更新方便。本文邮基于遗传算法的洪水灾情评估神经网络模型,阐述了其基本原理和算法,实例研究表明其实用性、客观性和通用性。     

用泥石流灾害信息网络减轻泥石流对列车的威胁

提出建立铁路泥石流灾害信息网络的设想，以便在泥石流形成和发生的各个阶段，较准确地作出是否让列车过桥的决定。文中对网络的背景、组成、工作原理及开发中应注意的问题进行了探讨。     

我国沿海地区台风灾害影响研究

通过分析近１１３ａ来登陆和影响我国的台风在沿海地区的时空分布特征,讨论了台风的四个直接致灾因素（风、浪、风暴潮、暴雨）对我国沿海省份的影响。最后,对我国沿海地区受台风影响的危险度进行了区域划分     

减灾的经济和社会效益初探

本文概述了目前减灾的经济和社会效益研究概况,指出现阶段灾害社会和经济学研究方面的四大问题;探讨了减灾与经济、减灾与政治、减灾与社会发展等的关系。